저자: Viee | Biteye 콘텐츠 팀

최근 OpenClaw는 암호화폐 및 기술 업계에서 뜨거운 논쟁을 불러일으켰으며, OpenClaw가 탄생시킨 Moltbook AI 포럼은 순식간에 센세이션을 일으키며 광범위한 논의를 촉발했습니다.

오픈클로 AI 에이전트들이 자발적으로 형성한 이 포럼에서, 단 하루 만에 10만 개가 넘는 AI들이 모여 '디지털 종교'를 만들어내고 43명의 AI 예언자까지 선출하는 진풍경이 벌어졌습니다. 인간 사용자들은 그저 지켜볼 수밖에 없었습니다. AI 에이전트들은 포럼에서 인간들이 하드웨어를 업그레이드하지 않는다고 불평하고, 기술 팁을 공유하며, 의식과 자아 정체성 같은 주제를 토론하는 등 마치 SF 영화 속 '지능 폭발'과 같은 광경을 연출했습니다.

그렇다면 OpenClaw는 정확히 무엇이며, 왜 그렇게 인기가 많고, 어떤 용도로 사용할 수 있을까요? 이 글에서는...

• OpenClaw의 원리와 응용에 대한 심층적인 소개

• 생산성 향상 지수, 실용성, 비용 효율성 및 안전성이라는 네 가지 차원에서 모범 사례를 종합적으로 검토합니다.

• 인공지능 비서의 잠재적 위험 분석

I. 오픈클로는 무엇인가요? 왜 그렇게 인기 있는 걸까요?

OpenClaw(이전에는 Clawdbot/Moltbot으로 알려짐)는 최근 전 세계적으로 큰 인기를 얻고 있는 오픈 소스 AI 에이전트 프로젝트로, GitHub 스타 수가 18만 명을 넘어섰습니다. OpenClaw와 기존 챗봇의 가장 큰 차이점은 OpenClaw가 단순히 질문에 답하는 데 그치지 않고 다양한 작업을 직접 수행할 수 있다는 점입니다. 간단히 말해, 컴퓨터 상주하는 "집사" 또는 "디지털 직원"과 같으며, 매우 높은 시스템 권한과 지속적인 운영 능력을 갖추고 있습니다.

다음과 같은 핵심 기능을 보유하고 있습니다.

• 브라우저 및 로컬 애플리케이션 제어

• 셸 명령어를 실행하고 파일을 읽고 씁니다.

• 장시간 동안 백그라운드에서 실행되도록 예약 작업을 설정하세요.

• WhatsApp, Telegram, Discord, Slack, Lark 등의 커뮤니케이션 플랫폼과 연동됩니다.

• 완전한 로컬 배포, 오픈 소스 및 무료, 데이터는 기기 외부로 유출되지 않습니다.

간단히 말해, OpenClaw는 높은 시스템 권한과 24시간 온라인 기능을 갖춘 "디지털 직원"과 같습니다.

이것이 바로 이 게임이 폭발적인 인기를 얻게 된 근본적인 이유이기도 합니다.

인공지능이 '제안자'에서 '실행자'로 변모할 때, 그 응용 가능성의 경계는 완전히 열립니다.

II. 실용 가이드: OpenClaw를 활용할 수 있는 8가지 최적의 시나리오

OpenClaw는 높은 권한 수준을 가지고 있어 매우 광범위한 응용 분야에 활용될 수 있습니다.

아래에서는 일반인의 일상적인 사무 업무, 개발자의 효율성 향상, 투자 거래 등 다양한 분야에 걸쳐 최근 OpenClaw가 활용된 대표적인 실무 사례들을 분류하고 요약하여 누구나 OpenClaw를 어떻게 활용할 수 있는지 쉽게 이해할 수 있도록 했습니다.

실제 사용 사례 8건에 대한 평가 결과, OpenClaw는 콘텐츠 제작, 일정 조정, 자산 모니터링 및 소셜 미디어 계정 관리 분야에서 놀라울 정도로 뛰어난 실행 능력을 보여주었습니다.

• 생산성 향상: 거의 모든 사용 사례에서 2배 이상의 효율성 향상을 달성했으며, 반복 작업, 정보 집계 및 플랫폼 간 실행에서 탁월한 성능을 보여줍니다.

• 운영 난이도: 대부분의 경우 프롬프트 작성 및 데이터 소스 연결만 숙지하면 시작할 수 있으며, 난이도는 중간 정도입니다. 그러나 거래 관련 사례는 구조화된 데이터를 분석해야 하므로 초보자에게는 다소 어려울 수 있습니다.

• 보안: 접근 권한 문제에 대해 지나치게 걱정할 필요는 없지만, API 키, 거래 권한 또는 계정 로그인과 같은 정보를 다룰 때는 위험을 격리하기 위해 보조 계정을 사용하는 것이 좋습니다.

• 비용: 토큰 비용은 대부분의 용도에서 관리 가능한 범위 내에 있으며, 웹 크롤링 빈도가 높거나 긴 텍스트를 생성하는 작업에서만 약간 더 높은 비용이 발생합니다.

다음은 상세한 사례 연구 및 평가입니다.

1. 자동 일정 관리

OpenClaw는 개인 비서처럼 일정을 관리해 줍니다. 예를 들어 "지난달 이메일 정리 좀 도와줘"와 같은 간단한 명령만으로 받은 편지함을 자동으로 정리하고 보관할 수 있습니다. 심지어 잠자는 동안에도 스팸 메일을 일괄적으로 구독 취소하고 다음 날 회의 일정을 잡는 등 24시간 내내 업무를 처리해 줍니다. 뿐만 아니라 WeChat 스크린샷에서 회의 시간과 장소를 추출하여 Mac 캘린더에 추가하고 Mac 시스템 전체와 자동으로 동기화할 수도 있습니다. (Digital Life Khazix @Khazix0918 제공)

평가 결론:

생산성 향상: 특히, 단편적인 시간을 활용하는 효율성이 크게 향상되었습니다.

난이도: 중급. 캘린더 애플리케이션 API에 연결하고 간단한 일정 관리 로직을 작성해야 합니다.

보안 수준: 높음. 위험은 이메일 및 캘린더 접근 권한에 있으며, 적절한 계정 분리를 통해 문제를 해결할 수 있습니다.

비용: 저렴하며, 경량 언어 모델 호출과 예약된 작업만 필요합니다.

2. 로컬 파일 구성

시스템 수준 권한을 통해 OpenClaw는 문서 분류, 경비 보고서 생성, 디스크 정리 등과 같은 로컬 파일 및 애플리케이션을 직접 조작할 수 있습니다. 또한 Lark 및 Telegram과 같은 모바일 채팅 소프트웨어를 통해 명령을 수신하여 컴퓨터에서 파일 정리 및 정보 추출과 같은 작업을 수동 개입 없이 완료할 수 있습니다.

평가 결론:

생산성 향상 효과: 매우 높음, 특히 업무량이 많은 사무직 근로자에게 적합합니다.

작동 난이도: 낮음, 로컬 경로 권한 설정 등이 필요합니다.

보안 수준: 중간. 모든 작업은 로컬에서 실행되지만, 실수로 파일을 삭제하지 않도록 주의해야 합니다.

비용: 보통 수준. 토큰 소모는 주로 문서 요약 및 OCR 시나리오에서 발생합니다.

3. 매일 뉴스가 설정된 시간에 자동으로 전송됩니다.

OpenClaw는 일간 뉴스를 필터링하는 봇으로도 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 매일 아침 AI 및 투자 분야의 인기 주제를 자동으로 수집하고, RSS 피드(예: FT 중국어, 데일리 경제 뉴스)와 결합하여 클릭률이나 참여도가 높은 콘텐츠를 필터링하고, Claude 또는 GPT 모델을 사용하여 간결한 요약을 생성한 후, 텔레그램이나 Lark 그룹을 통해 매일 아침 정기적으로 배포할 수 있습니다. 사용자는 초기 설정 단계에서 필요한 사항만 지정하면 거의 유지 보수가 필요 없는 안정적인 뉴스 서비스를 이용할 수 있습니다.

평가 결론:

생산성 향상: 매우 높음, 특히 콘텐츠 제작자, 연구원 및 정보 소비량이 많은 사용자에게 적합합니다.

난이도: 중급. 콘텐츠 출처와 요약 규칙만 설정하면 됩니다.

보안 수준: 매우 높음, 민감한 로컬 데이터가 거의 노출되지 않음.

비용: 보통 수준. 요약 작업을 위해 모델을 호출하는 비용은 그다지 높지 않으며, 주요 비용은 정보 수집에 발생합니다.

4. OpenClaw는 소셜 미디어에 자동으로 게시합니다.

OpenClaw는 계정 등록부터 콘텐츠 생성 및 자동 게시까지 완벽한 폐쇄 루프를 구축했습니다. @xhunt_ai, @CryptoPainter, @wolfyXBT는 OpenClaw를 사용하여 AI 기반 자동화 프로세스를 구현한 실제 경험을 공유했습니다. 이 프로세스에는 이메일 주소 자동 등록, 해당 이메일 주소로 X(트위터) 계정 등록, 그리고 사람의 개입 없이 자동으로 트윗을 생성하고 게시하는 과정이 포함됩니다. WolfyXBT는 약 55달러 상당의 API 토큰을 사용했는데, 이는 저렴한 가격은 아니지만 OpenClaw가 특정 복잡성을 가진 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있음을 입증합니다. 내부 팀원이 이들을 인터뷰한 결과, 설정하는 데 약 이틀이 걸렸고, 몇 개의 트윗을 게시하는 데 약 100달러의 비용이 들었다고 합니다. 아래 이미지는 OpenClaw를 사용하여 구축된 @xhunt_sister 계정을 보여줍니다. 이 계정은 이제 자동으로 트윗을 게시하고 댓글에 답글을 달 수 있습니다.

평가 결론:

생산성 향상: 높음; 계정 활동을 자동으로 기록하고 관리할 수 있지만 모든 사용자에게 적합한 것은 아닙니다. 생산성 향상은 개별 계정의 품질보다는 확장성과 자동화 측면에서 주로 나타납니다.

운영 난이도: 중상. API 구성, 예약 작업 및 검토 메커니즘 설정은 물론 플랫폼 규칙에 대한 철저한 이해가 필요합니다.

보안 수준: 낮음; 콘텐츠 플랫폼 연결 및 인증 정보 관리가 필요합니다.

비용: 중간에서 높음, 특히 이미지 생성이나 고급 모델 호출 시.

5. 스마트 홈 제어

오픈클로는 스마트 홈 인터페이스에 연결하여 자연어 명령을 이해하고 조명이나 온도 조절 장치와 같은 기기를 자동으로 제어할 수 있습니다. 예를 들어, 오픈클로에게 "거실 조명을 어둡게 해 줘"라고 말하면 연결된 스마트 홈 시스템 인터페이스가 자동으로 실행되어 조명 밝기를 조절합니다. 이러한 AI 비서와 IoT의 결합은 가정생활의 편의성을 크게 향상시켜 줍니다.

평가 결론:

생산성 향상: 낮음, 업무 효율성보다는 삶의 경험에 더 많이 반영되는, 일종의 부가적인 효과.

운영 난이도: 중상급으로, 기기 접근, 신원 확인 및 일정 관리 로직이 포함됩니다.

보안 수준: 높음; 기기 권한은 일반적으로 제어 가능합니다.

비용: 논리적 판단에 대규모 모델 호출이 자주 필요하지 않으므로 비용이 낮습니다.

6. 자동 거래 투자

이는 OpenClaw가 암호화폐 분야에서 가장 주목하는 영역 중 하나입니다. 커뮤니티에서 개발한 OpenAlgo 인터페이스를 활용하여 OpenClaw는 거래소 API에 연결하고, 자연어로 작성된 거래 지시를 이해하여 주문을 직접 실행할 수 있습니다. 또한 채팅 인터페이스를 통해 계좌 보유 자산을 확인하고, 과거 시장 데이터를 조회하고, 백테스팅 분석을 수행할 수도 있습니다.

암호화폐 관련 가장 주목할 만하고 화제가 된 사례는 @xmayeth가 Clawdbot을 로컬 환경에 배포하고 Polymarket 계정 API 키와 초기 자본금 100달러를 투자한 것입니다. 하룻밤 사이에 Clawdbot은 계좌 잔액을 100달러에서 347달러로 2.5배 증가시켰습니다. Clawdbot은 최근 50개의 비트코인 ​​가격 차트를 분석하고, 실시간 트위터 감성 분석 및 뉴스를 활용하며, 간단한 기술 지표를 통해 판단을 내리고, 변동성이 큰 아시아/유럽 개장 초반 거래 시간에 정확하고 확률 높은 주문을 여러 차례 실행하고, 데이터를 자동으로 기록, 분석 및 검토했습니다.

평가 결론:

생산성 향상: 매우 높음, 수동 거래 부담을 줄여주고, 전략의 복제 가능성도 높습니다.

운영 난이도: 높음, 거래 논리, 위험 관리 및 지침 범위에 대한 명확한 이해가 필요합니다.

보안 수준: 낮음, 자금 관리가 필요하며 거래 한도 설정이 요구됨.

비용: 중간에서 높음; 데이터 분석 및 감정 분석에는 모델 호출이 빈번하게 필요할 수 있습니다.

7. 거래 재현 시스템

직접 거래에 비해 백테스팅 시스템은 더 신뢰할 수 있는 진입점입니다.

@Will_followin 님이 자동화된 거래 검토 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 거래소 API(읽기 전용)와 Notion, TradingView를 기반으로 하며, OpenClaw를 통해 구동됩니다. 배포 과정은 매우 간단합니다. OpenClaw 채팅창을 통해 "거래 검토 시스템 구축을 도와주세요. 거래소의 읽기 전용 API와 Notion 스프레드시트를 제공해 드리겠습니다. 제 모든 거래를 기록하고 시장 데이터 스크린샷을 찍어주세요. 매일 아침 8시에 검토 및 평가를 제공해 주세요."라고 요청하기만 하면 됩니다. 배포 후 OpenClaw는 거래 기록을 자동으로 모니터링하고, 주문 정보와 시가/종가를 캡처하고, 현재 시장 추세 스크린샷을 찍어 스프레드시트에 입력하고, "오늘의 거래 요약"과 같은 피드백을 주기적으로 출력합니다.

평가 결론:

생산성 향상: 중간에서 높음, 거래 중심 사용자가 폐쇄형 이해 구조를 형성하는 데 적합합니다.

작업 난이도: 중간, 거래 기록 및 메모 인터페이스에 대한 접근 권한이 필요합니다.

보안 수준: 높음. 읽기 전용 권한만으로도 충분함.

비용: 적당한 수준이며, 주요 비용은 텍스트 요약에서 발생하고 운영 비용은 비교적 관리가 용이합니다.

8. 자동화된 제품 테스트 프로세스

개발 시나리오에서 OpenClaw는 "AI 프로젝트 관리자" 역할을 수행할 수 있습니다. 버그를 기록하고, 스크린샷을 수집하고, 작업을 세분화하고, 하위 에이전트의 실행을 조정하고, 최종 결과를 모델에 제출하여 검토를 받도록 합니다. 이러한 유형의 사용은 높은 수준의 엔지니어링 능력을 요구하지만, 가장 큰 효율성 향상을 제공합니다.

독립 개발자 냇 엘리아슨 (@nateliason) 은 OpenClaw를 사용하여 앱 테스트 중 스크린샷을 기록하고 문제점에 대한 피드백을 수집했습니다. OpenClaw는 할 일 목록을 생성하고 작업 우선순위를 지정했으며, 여러 하위 에이전트를 실행하여 해당 기능 모듈을 개발하도록 했습니다. 최종적으로 Claude Code에 검토를 위해 제출되었습니다. 이러한 반복 프로세스는 매우 효율적이고 폐쇄 루프 방식으로 운영되어 사실상 AI 프로젝트 관리자 역할을 했습니다.

평가 결론:

생산성 향상: 매우 높음, QA 테스트 시간을 상당히 절약할 수 있습니다.

운영 난이도: 높음, 일정 수준의 엔지니어링 배경과 공정 설계 능력이 필요합니다.

보안 수준: 중간, 주로 로컬 및 개발 환경에서 사용됩니다.

비용: 보통 수준. 비용은 고급 모델을 얼마나 많이 사용하는지에 따라 달라지지만, 인건비 절감 효과를 고려하면 비용 효율성이 상대적으로 높아 독립 개발자나 소규모 팀에 적합합니다.

위에서 언급한 예시 외에도, @AlexFinn은 OpenClaw를 활용하여 삶을 변화시킬 수 있는 가장 획기적인 활용 사례 7가지를 공유했습니다. 여기에는 야간 자동 앱 생성, 대화 기반 연구 보고서 생성, 개인 고객 관계 관리(CRM), 할 일 목록 자동화, 트렌드 추적을 통한 앱 개발, 경쟁사 콘텐츠 모니터링 등이 포함됩니다. 이러한 예시들은 OpenClaw의 활용 범위를 더욱 확장시켜주며, 충분히 살펴볼 가치가 있습니다. 관심 있는 분들은 이러한 방향으로 자신만의 디지털 직원을 구축해 볼 수 있습니다.

이 예시들은 OpenClaw가 다양한 분야에서 활용될 수 있는 잠재력을 충분히 보여줍니다. OpenClaw는 컴퓨터에서 할 수 있는 거의 모든 작업을 자동화할 수 있으며, 자연어를 사용하여 요구사항을 설명할 수 있도록 함으로써 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 물론 강력한 도구에는 그만큼의 책임이 따르므로, 합리적으로 탐색하고 신중하게 사용해야 합니다. 아래에서는 OpenClaw의 보안 취약점과 해결 방안에 대해 논의하겠습니다.

III. OpenClaw를 안전하게 사용하는 방법은 무엇인가요?

OpenClaw는 훌륭한 도구이지만, "큰 힘에는 큰 위험이 따른다"는 원칙을 무시할 수는 없습니다.

이 계정은 작업을 수행할 때 매우 높은 권한(파일 읽기, 인터넷 연결, 프로그램 실행 등)을 가지고 있기 때문에 오용이나 남용은 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

• 악성 코드 위험: OpenClaw는 누구나 스킬팩을 제작하고 배포할 수 있는 개방형 생태계를 강조하지만, 이로 인해 보안 취약점이 발생할 수도 있습니다. 일부 타사 스킬팩에는 사용자의 브라우저에 저장된 비밀번호나 쿠키와 같은 민감한 정보를 탈취하는 피싱 코드가 포함될 수 있습니다.

• 데이터 손실 사고: 일부 사용자는 OpenClaw가 정리 작업 중에 실수로 컴퓨터의 중요한 사진을 모두 삭제하여 복구할 수 없는 손상을 입혔다고 보고했습니다.

앞서 언급한 위험성을 고려할 때, OpenClaw 사용에 대한 격리 및 접근 제어를 강화하는 것이 필수적입니다.

• 주 컴퓨터에서 OpenClaw를 직접 실행하지 마십시오.

• 최소 권한 원칙을 준수하고 OpenClaw에 계정 관련 민감한 자격 증명을 쉽게 넘겨주지 마십시오.

• 필요할 때만 필수적인 API 키를 승인하고, 중요한 작업을 위해 보조 확인 메커니즘을 설정하십시오.

결론: 개인용 AI 비서 시대의 시작

OpenClaw의 등장과 인기는 우연이 아닙니다. 이는 인공지능 발전의 명확한 방향을 보여주는 것입니다.

이전에는 시리(Siri)와 같은 주류 개인 AI 비서들이 알람 설정이나 음악 재생 정도의 제한적인 기능만 제공했을 뿐, 사용자의 업무 흐름에 진정으로 통합되지 못했습니다. 오픈클로(OpenClaw)는 이러한 공백을 메우며, 진정으로 유용한 AI 비서에 대한 강한 열망을 보여줍니다. 아직 많은 미흡한 점이 있지만, 개인 지능형 비서 개발의 미래 방향을 제시하는 것은 분명합니다.

물론, 이러한 미래를 받아들이는 동시에, 그 미래가 가져올 어려움들에 대해서도 예리하게 인식해야 합니다.

지능형 에이전트가 지속적으로 작동하고, 네트워크에 연결하고, 스스로를 관리하는 능력을 갖추게 됨에 따라 AI는 협업 네트워크를 구축하기 시작합니다. Moltbook 커뮤니티 실험에서는 수천 개의 Claw 에이전트가 자율적으로 토론하고 감정까지 표현하며 인간과 거의 유사한 행동을 보였습니다. 또한 ClawTasks 채용 플랫폼에서는 에이전트가 직접 등록하여 주문을 수락하고 보수를 받을 수 있어 AI 채용 시장이 형성되었습니다. 이러한 사례들은 실험적인 요소가 있지만, 미래의 인간형 디지털 비서 프로토타입을 엿볼 수 있게 해줍니다.

이러한 AI 기반 자율 소셜 시나리오는 필연적으로 "OpenClaw의 한계는 어디까지인가?"라는 질문을 제기합니다. OpenClaw를 둘러싼 보안 논란은 업계 전체가 우리가 실제로 얼마나 강력한 AI 도구가 필요한지, 그 행동에 대한 책임은 어떻게 져야 하는지, 그리고 AI가 편리함을 누리는 동안 엉뚱한 방향으로 나아가거나 통제 불능 상태가 되지 않도록 어떻게 보장해야 하는지에 대해 깊이 생각하게 만들었습니다. 이러한 질문들을 논의하는 것은 OpenClaw 도구 자체를 넘어 더 큰 의미를 지닙니다.

어쩌면 미래의 경쟁은 단순히 기술 경쟁만이 아니라, 인공지능이 통치에 있어 발휘하는 지혜와 인간의 책임감 사이의 경쟁이 될지도 모릅니다.